본 논문은 이전 방문 장소를 식별하는 능력인 장소 인식이 자율 시스템 및 생물학적 항해에 필수적이라는 점을 강조하며, 로봇 시스템, 동물 연구, 인간 연구에서 얻은 결과를 종합하여 다양한 시스템이 장소를 인코딩하고 기억하는 방식을 탐구합니다. 인공 시스템, 동물, 인간 전반에 걸쳐 사용되는 계산 및 표현 전략을 검토하고, 위상 맵핑, 단서 통합, 메모리 관리를 포함한 수렴적 솔루션을 강조합니다. 동물 시스템은 멀티모달 항해 및 환경 적응을 위한 진화된 메커니즘을, 인간 연구는 의미론적 장소 개념, 문화적 영향, 자기 성찰 능력에 대한 독특한 통찰력을 제공합니다. 인공 시스템은 확장 가능한 아키텍처와 데이터 기반 모델을 보여줍니다. 본 논문은 장소 인식 메커니즘을 고려하고 개발하기 위한 일련의 통합된 개념을 제안하며, 일반화, 견고성 및 환경 변화와 같은 주요 과제를 식별합니다. 이 검토는 동물 항해 연구 및 인간 공간 인지 연구에서 얻은 통찰력을 인공 장소 인식 시스템의 미래 발전에 연결하여 인공 위치 인식 분야의 혁신을 촉진하는 것을 목표로 합니다.